从结构上看,ANP 由控制层和网络层两部分组成.其中 ANP 控制层的结构与 AHP 结构相同,而 ANP 的网络层则是由受控于控制层的所有能反映系统的元素组成,其内部的网络结构是多样的,可以是上述讨论的结构中的任何一种.
从解决问题的实效性看,AHP 的递阶层次结构由于独立性假设,虽然简单易行,但是对于复杂系统往往由于假设的太过于理想化从而失真.ANP 的结构具有多样性,能很好的描述实际复杂系统的结构,确定的元素相对排序向量也更具有说服力,从而能更客观的对复杂系统进行评价.
从运行的复杂度比较,AHP 方法简单易行,对于解决简单系统问题有很好的效果.ANP 方法解决超矩阵是一项非常复杂的运算过程,运算量大,但一般在实际应用中多采用计算机软件,因此计算复杂不会阻碍 ANP 方法的推广应用.
网络文本分析法主要包括以下几个步骤：
数据收集：通过爬虫等手段收集网络上的文本数据。
文本预处理：对收集的数据进行清洗、分词、去停用词、词干提取等预处理操作。
文本特征提取：提取文本中的关键词、主题、话题等特征信息。
文本分类、聚类、主题建模：通过自然语言处理和机器学习算法对文本进行分类、聚类、主题建模。
可视化展示：将分析结果进行可视化展示，方便用户理解和洞察。
